我在hadoop2.9.0上运行Mapreduce。我的问题:我有许多文本文件(大约10-100个文本文件)。每个文件的大小都非常小，但由于我的逻辑问题，我需要1个映射器来处理1个文本文件。这些映射器的结果将由我的缩减器聚合。我需要进行设计，使映射器的数量始终等于文件的数量。如何在Java代码中做到这一点？我需要扩展什么样的功能？非常感谢。 最佳答案 我不得不做一些与您非常相似的事情，并且遇到了与您相似的问题。我实现此目的的方法是输入包含每个文件路径的文本文件，例如文本文件将包含此类信息:/path/to/filea/path/to

当我在现有表中加载新数据然后执行selectcount(1)以获取加载的总行数时，我只获得一个HDFS文件的计数。行数只代表一个HDFS文件的数量。要导入“新数据”，我单击此处:此外，这里是MySQL中的总计数:HueHadoop中的总数:顺便说一句，这里是文件浏览器:你知道我做错了什么吗？ 最佳答案 试试这个:invalidatemetadatadefault.movie;您很可能使用Impala作为引擎来检索数据，而此命令用于重新加载元数据。Bydefault,thecachedmetadataforalltablesisflu

我有一个在Hadoop集群的边缘节点上运行的pyspark代码。此pyspark代码执行从特征工程到ML训练和预测的各种步骤。代码在github上，我可以将它pull到边缘节点上。可以在yarn/client或yarn/cluster模式下使用spark-submit提交代码。到目前为止一切顺利。现在我想定期安排其中一些任务:我对边缘节点有一些限制，我不能使用crontab可能最好的选择是使用Oozie提交作业。我的问题是每次我做一些修改时如何在Haddop集群上以干净/简单的方式部署代码，以便可以使用Oozie进行调度(我猜Oozie是调度的最佳选择，因为它已经安装)我可以从edge

我正在阅读Hadoop中的一个采访问题，它说:如何获取ApacheHadoop中两个节点之间的距离？有一个解决方案，但我不太理解两个节点之间的距离这个术语。这是什么意思？ 最佳答案 这是一个很好的答案:https://qr.ae/pGRAyl您可以在此处找到更多实现细节:https://hadoop.apache.org/docs/r2.10.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html 关于hadoop-Apachehad

我有一个程序可以将这样的字符串('A','B')注入(inject)到查询中。如何将它转换成像这样的阵列横向Viewcol---ABImpala与Hive中没有explode(array('A','B'))函数。我无法将这些值存储在表中，因为它在内存中并动态注入(inject)到SQL中。我需要这个的原因是我有另一个表来连接数组中的项目。谢谢 最佳答案 Impala只允许选择基本类型作为select语句的一部分，要展开数组(我猜你的表只有一个名为myarray的列)，你需要做这样的事情。演示:在hive中createtabletes

我最近一直在伪分布式模式下设置hadoop，我创建了数据并将其加载到HDFS中。后来因为一个问题格式化了namenode。现在，当我这样做时，我发现之前在数据节点上已经存在的目录和文件不再显示了。(虽然“格式化”这个词是有道理的)但是现在，我确实有这个疑问。由于名称节点不再保存文件的元数据，是否会中断对先前加载文件的访问？如果是，那么我们如何删除数据节点上已有的数据？ 最佳答案 是的，您以前的数据节点目录现在已经过时了。您需要手动遍历每个数据节点并删除这些目录的内容。通过HadoopCLI没有这样的格式命令数据节点目录默认是/tmp

我有数据以一定的速度传输到HDFS文件中。我有一个建立在它之上的外部配置单元表。Data有一个timestamp列和一个int列。每5分钟，将添加一行。我有一个JDBC程序，如果int列值是否超过限制，它需要检查最后添加的行。我以为我会为新的时间戳写一个搜索查询，获取行并检查它的int列值。但是，它遍历整个表以搜索最后附加的行。我可以在时间戳列上创建索引。有没有其他方法可以检索最近添加的数据，这样性能就不会下降？ 最佳答案 按日期(例如load_date)对表进行分区，您可以使用date()函数从时间戳字段中导出日期。当然，您还需要

我正尝试在配置单元中对以下两个表运行连接查询-selectb.locationfromuser_activity_ruleainnerjoinuser_info_rulebwherea.uid=b.uidanda.cancellation=true;QueryID=username_20180530154141_0a187506-7aca-442a-8310-582d335ad78dTotaljobs=1OpenJDK64-BitServerVMwarning:ignoringoptionMaxPermSize=512M;supportwasremovedin8.0Executionl

我知道MapReduce(MR)是Hadoop的三大核心框架之一，我熟悉它的mapper-shuffle-reducer进度。我的问题可以分为两部分:1)是什么让MR对Hadoop如此独特？为什么其他计算算法不如此？2)其他语言(例如:shell、python)的计算部分是如何工作的？它们的计算过程是否与MR类似？ 最佳答案 “分而治之”是处理数据集的一种非常强大的方法。MapReduce提供了一种读取大量数据的方法，但以可扩展的方式分配工作负载。通常，即使是非结构化数据也有办法从原始文件中分离出单独的“记录”，而Hadoop(或其

我按照官方要求在yarn上运行了H2O:http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-wolpert/11/index.html这是我的命令:cd~/opt/h2o-3.18.0.8-hdp2.6hadoopjarh2odriver.jar-nodes1-mapperXmx6g-output/user/spark/h2o-3_output而且h2o集群运行成功。但是我在h2o-flow中运行exampleflow之后，并没有看到任何与GBM算法相关的计算，只有H2O本身。我想我会看到这样的东西。这是使用RapidMiner的决策树流程图的结果，